L’Intelligenza Artificiale rappresenta un’opportunità significativa per il futuro economico dell’Italia, più che un pericolo e se utilizzata correttamente e abbinata a tecnologie all’avanguardia, può accelerare la crescita del PIL italiano. Questo è stato il messaggio principale emerso durante i panel per imprenditori e manager, in occasione del convegno dei Giovani di Confindustria a Rapallo.
Autore: Alessandra Innocenti Pagina 17 di 18
Il Bootcamp LLM di Full Stack Deep Learning è un corso intensivo, accessibile gratuitamente su YouTube, che ti guida nella creazione di applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni, come GPT-4.
L’obiettivo del Bootcamp è fornirti una conoscenza completa e aggiornata sulla creazione e distribuzione di applicazioni basate su LLM (Large Language Models).
Text to Sound è qui. Il più recente modello Audio AI può generare effetti sonori, brevi tracce strumentali, paesaggi sonori e una vasta gamma di voci di personaggi, tutto da un prompt di testo.
Perplexity AI ha rivoluzionato il modo in cui scopriamo e condividiamo informazioni. Questa innovativa piattaforma non solo risponde alle domande, ma dà agli utenti il potere di esplorare gli argomenti in profondità, riassumere i contenuti e persino creare articoli lunghi. In questo articolo, approfondiremo le funzionalità e le capacità di Perplexity page, evidenziando il suo potenziale per trasformare il modo in cui interagiamo con la conoscenza.
Anthropic ha lanciato una nuova funzionalità per il suo assistente AI, Claude, nota come “Tool Use” o “function call” disponibile su tutta la famiglia di modelli Claude 3 su Anthropic Messages API, Amazon Bedrock e Google Cloud’s Vertex AI.
Ora Claude può svolgere compiti, manipolare dati e fornire risposte più dinamiche e accurate.
Il costo si basa sul volume di testo elaborato, con 1.000 token equivalenti a circa 750 parole. L’opzione Haiku costa circa 25 centesimi per milione di token di input e 1,25 dollari per milione di token di output.
Si puo’iniziare oggi stesso a utilizzare gli strumenti sull’API Anthropic Messages, su Amazon Bedrock e su Vertex AI di Google Cloud. Per saperne di più, esplora la documentazione , il tutorial sull’uso degli strumenti e i libri di cucina antropici sull’uso degli strumenti .
Man mano che il campo dell’analisi finanziaria continua a evolversi, l’integrazione di modelli linguistici avanzati nel toolkit dei professionisti e dei ricercatori finanziari potrebbe portare a progressi significativi nella nostra comprensione delle prestazioni aziendali e dei driver dei rendimenti del mercato azionario.
Wav-KAN rappresenta un avanzamento significativo nel disegno di reti neurali interpretabili. La sua capacità di gestire dati ad alta dimensione e fornire spiegazioni chiare sul comportamento del modello la rende una strumento promettente per una vasta gamma di applicazioni, dalle ricerche scientifiche all’implementazione industriale.
Stanford University ha recentemente lanciato l’Indice di Transparenza dei Modelli Fondamentali, un’iniziativa volta a valutare la trasparenza di 10 aziende che sviluppano modelli fondamentali, come GPT-4 e Llama 3.
Installare l’intelligenza artificiale localmente potrebbe essere semplice come fare clic su un pulsante? Sì, dicono i creatori di Pinokio, un nuovo strumento facile da usare che sta facendo scalpore nella comunità AI open source.
Lunedì scorso, Microsoft ha introdotto i suoi nuovi PC ottimizzati per l’intelligenza artificiale, segnando l’inizio di una nuova era tecnologica e, secondo un rapporto dettagliato di Morgan Stanley, potenzialmente avviando un’ondata di aggiornamenti nei PC commerciali.
La privacy è una questione cruciale nell’era dell’intelligenza artificiale onnipresente. Scopri come puoi gestire meglio le tue informazioni personali.
È facile pensare che usare strumenti di intelligenza artificiale significhi interagire con una macchina neutrale e indipendente. Tuttavia, tra cookie, identificatori di dispositivo, requisiti di accesso e account, e occasionali revisori umani, i servizi online sembrano avere un insaziabile desiderio di raccogliere i tuoi dati.
La privacy è una delle principali preoccupazioni sia per i consumatori che per i governi riguardo all’intelligenza artificiale. Le piattaforme spesso mostrano le loro funzionalità di privacy, anche se sono difficili da trovare.
I piani aziendali e a pagamento generalmente escludono la formazione sui dati inviati. Ma ogni volta che un chatbot “ricorda” qualcosa, può sembrare invasivo.
In questo articolo, spiegheremo come migliorare le impostazioni sulla privacy dell’IA eliminando le chat e le conversazioni precedenti e disattivando le impostazioni in ChatGPT, Gemini (ex Bard), Claude, Copilot e Meta AI che permettono agli sviluppatori di addestrare i loro sistemi sui tuoi dati. Queste istruzioni sono per l’interfaccia desktop basata su browser di ciascuno.
Interagisci con tabelle e grafici e aggiungi file direttamente da Google Drive e Microsoft OneDrive
OpenAI ha annunciato l’implementazione di significativi miglioramenti nell’analisi dei dati del suo modello di intelligenza artificiale. Con ChatGPT, sarà ora possibile caricare le versioni più recenti dei file direttamente da Google Drive e Microsoft OneDrive, interagire con tabelle e grafici tramite una nuova visualizzazione espandibile e personalizzare e scaricare grafici per presentazioni e documenti.
Il gruppo di ricerca di Stanford sta sviluppando una tecnologia di imaging olografico assistito dall’intelligenza artificiale che promette di essere più sottile, leggera e di qualità superiore rispetto a qualsiasi cosa i ricercatori abbiano mai visto. Questa innovazione potrebbe portare i visori per realtà aumentata al livello successivo, superando le limitazioni dei dispositivi attuali.
Le principali tendenze tecnologiche strategiche di Gartner per il 2024: una guida al futuro della tecnologia
In un’era caratterizzata da un incessante progresso tecnologico, ci attendono sfide e possibilità che modelleranno profondamente le nostre esperienze di vita e lavorative. Esperti come Gartner e rinomati analisti del settore offrono prospettive fondamentali sui cambiamenti imminenti che ci attendono nel 2024 e oltre. Questo articolo si propone di esaminare le tendenze tecnologiche emergenti che avranno un impatto significativo sulla nostra quotidianità e sul panorama aziendale nel futuro prossimo.
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| La settimana scorsa abbiamo parlato del misterioso modello “gpt2-chatbot” che ha superato GPT-4 e Claude Opus in vari compiti. “Ho un debole per Gpt2”: il tweet criptico di Sam Altman e il mistero del nuovo chatbot di OpenAI Molti ipotizzano sia una nuova creatura di OpenAI. Sebbene non fosse disponibile allora, è riemerso ed ecco come accedervi: 1. Vai su chat.lmsys.org 2. Assicurati di essere in modalità Arena, gpt2-chatbot sarà selezionato per impostazione predefinita (non visualizzato) Verificare: 1. Immettere una richiesta 2. Valuta la risposta che ricevi (in basso) 3. Controlla il nome del modello, se non è “im-a-good-gpt2-chatbot” aggiorna e riprova. Queste nuove iterazione mostrano capacità uguali o maggiori di quelle di GPT-4, nella risoluzione di problemi analitici complessi. |
La posizione degli Stati Uniti sul nucleare è caratterizzata da un approccio di mantenimento della deterrenza e della supremazia nucleare, attraverso investimenti significativi nella modernizzazione del loro arsenale, pur rimanendo aperti a possibili negoziati di controllo degli armamenti in futuro.
(Reuters) Un funzionario statunitense Paul Dean ha sollevato una questione di fondamentale importanza riguardo al controllo delle armi nucleari, esortando Cina e Russia a dichiarare ufficialmente che solo gli esseri umani, e non l’Intelligenza Artificiale (IA), hanno il potere decisionale sulle armi nucleari.
Washington ha preso un “impegno chiaro e forte” affinché gli esseri umani abbiano il controllo totale sulle armi nucleari, Francia e Gran Bretagna hanno fatto lo stesso.
Paul Dean
“Saremmo lieti di ricevere una dichiarazione simile da parte della Cina e della Federazione Russa”, “Pensiamo che sia una norma estremamente importante di comportamento responsabile e pensiamo che sia qualcosa che sarebbe molto gradito in un contesto P5”
Paul Dean
Questa richiesta riflette la crescente preoccupazione riguardo all’impiego dell’IA nel settore della difesa e della sicurezza, e in particolare sulle implicazioni etiche e strategiche legate al controllo delle armi nucleari.
L’idea che le decisioni cruciali legate alla sicurezza globale possano essere delegate a sistemi automatizzati e non controllati dall’uomo solleva serie preoccupazioni riguardo alla stabilità e alla sicurezza internazionale.
La richiesta del funzionario statunitense sottolinea l’importanza di mantenere il controllo umano sulle decisioni legate alle armi nucleari, garantendo che le scelte cruciali che potrebbero avere conseguenze catastrofiche siano prese in modo ponderato e responsabile da individui dotati di empatia, discernimento e comprensione del contesto globale.
La dichiarazione di Cina e Russia su questo tema potrebbe rappresentare un passo significativo verso la promozione di norme internazionali che pongano limiti chiari sull’impiego dell’IA nel settore della difesa, garantendo che le decisioni cruciali rimangano saldamente nelle mani degli esseri umani.
In un’epoca in cui l’IA sta assumendo un ruolo sempre più rilevante in diversi settori, compreso quello della sicurezza e della difesa, è fondamentale riflettere attentamente sulle implicazioni etiche e strategiche legate al suo impiego.
Pranay Vaddi, alto funzionario della Casa Bianca per il controllo degli armamenti e la non proliferazione, ha dichiarato a un think tank di Washington che sarebbe stato importante avere i primi colloqui sul controllo degli armamenti con la Cina a novembre, ma ha sottolineato la necessità che coinvolgano i principali decisori o influencer cinesi. sulla posizione nucleare del paese.
La richiesta di garantire il controllo umano sulle armi nucleari rappresenta un importante passo verso la promozione di una governance responsabile e consapevole nell’utilizzo dell’IA, assicurando che le decisioni cruciali per la sicurezza globale siano prese con saggezza e responsabilità.
Tuttavia gli Stati Uniti sono una delle principali potenze nucleari mondiali, con un arsenale stimato di circa 5.428 testate nucleari, di cui 1.744 schierate e 1.964 in riserva.
Nonostante i limiti imposti dal Trattato New START, gli Stati Uniti stanno investendo significativamente nella modernizzazione del loro arsenale nucleare, incluso lo sviluppo di una nuova bomba nucleare a gravità guidata (B61-12) e di un nuovo bombardiere pesante.
Il presidente Trump ha espresso preoccupazioni riguardo alla presunta perdita della supremazia nucleare degli Stati Uniti rispetto alla Russia, minacciando una nuova corsa agli armamenti nucleari.
Tuttavia, gli esperti affermano che l’arsenale nucleare statunitense rimane comunque superiore a quello russo in termini numerici e di capacità.
Gli Stati Uniti mantengono una posizione di deterrenza nucleare, con circa 100 testate nucleari non strategiche dispiegate in basi europee per sostenere gli alleati NATO.
La Commissione Congressuale sul Controllo Strategico Nucleare raccomanda agli Stati Uniti di perseguire una strategia integrata di modernizzazione nucleare, pur esplorando opportunità di controllo degli armamenti nucleari se il contesto geopolitico dovesse cambiare.
Dimentica la fatica di creare design e seguire tutorial. Scopri questi 9 straordinari siti web basati sull’intelligenza artificiale che ti permettono di realizzare presentazioni stupefacenti in soli 60 secondi!
In un mondo frenetico dove l’efficienza e la produttività sono fondamentali, la domanda di strumenti che semplificano i compiti e risparmiano tempo non è mai stata così alta. Quando si tratta di creare presentazioni, il tradizionale processo di lavoro di design e tutorial può essere lungo e noioso. Tuttavia, con l’avanzamento dell’Intelligenza Artificiale (AI), generare presentazioni è diventato più rapido e semplice che mai.
Ecco 9 siti web AI che possono generare presentazioni in soli 60 secondi, eliminando la necessità di lavoro di design manuale e tutorial lunghi:
- Gamma: Un’applicazione AI che può creare presentazioni complete tramite chat o importazione di testo. Questo strumento si distingue come uno dei preferiti tra gli utenti per la facilità d’uso e l’efficienza. Gamma.app
- SlideSpeak: Crea presentazioni da testo in modo rapido e senza sforzo. Questo sito semplifica il processo di creazione di presentazioni, rendendolo accessibile a tutti. SlideSpeak.co
- Tome: Un chatbot AI progettato per creare presentazioni con varie integrazioni, inclusa Figma. Questo strumento offre un’esperienza senza soluzione di continuità per gli utenti che desiderano generare presentazioni in modo efficiente. Tome.app
- Slides AI: Un add-on di Google Slides alimentato da AI che genera presentazioni da input di testo. Questo strumento è perfetto per coloro che desiderano automatizzare il processo di creazione di presentazioni. SlidesAI.io
- Decktopus AI: Conosciuto come il generatore di presentazioni AI più avanzato al mondo, Decktopus AI offre una soluzione completa per creare presentazioni dinamiche in pochi secondi. Decktopus.com
- Beautiful AI: Questa piattaforma aiuta gli utenti a preparare il loro lavoro per il successo semplificando il processo di creazione di presentazioni. Con Beautiful AI, creare presentazioni visualmente accattivanti è un gioco da ragazzi. Beautiful.AI
- AI ChatGPT for Presentations: Crea facilmente bellissimi mazzi con ideazione e creazione di mazzi alimentati da AI. Questo strumento semplifica il processo di progettazione delle presentazioni, rendendolo efficiente ed efficace. Presentations.AI
- Pitch: Uno strumento rapido ed efficace per le squadre per produrre e distribuire presentazioni visivamente accattivanti. Pitch semplifica il processo di creazione di presentazioni, consentendo alle squadre di collaborare senza soluzione di continuità. Pitch.com
- DeckRobot AI: Genera centinaia di mazzi di PowerPoint in pochi secondi con DeckRobot AI. Questo strumento è perfetto per coloro che desiderano creare presentazioni in modo rapido ed efficiente. Deckrobot.com
Con questi siti web AI, creare presentazioni non è mai stato così facile. Sfruttando le capacità dell’AI, gli utenti possono risparmiare tempo, ottimizzare il proprio flusso di lavoro e produrre presentazioni visualmente sorprendenti in una frazione del tempo che tradizionalmente richiederebbe. Abbracciare questi strumenti innovativi può rivoluzionare il modo in cui vengono create le presentazioni, consentendo agli utenti di concentrarsi sul contenuto e sulla narrazione anziché sulle complessità del design. Dì addio allo spreco di tempo con il lavoro di design e i tutorial: questi siti web AI sono qui per rendere la creazione di presentazioni un gioco da ragazzi!
Nonostante tutti i suoi vantaggi potenzialmente trasformativi, l’intelligenza artificiale generativa comporta anche rischi significativamente diversi da quelli che vediamo con il software tradizionale. Questi documenti guida non solo informeranno i creatori di software su questi rischi unici, ma li aiuteranno anche a sviluppare modi per mitigare i rischi sostenendo al contempo l’innovazione
Sottosegretario al Commercio per gli standard e la tecnologia e direttore del NIST Laurie E. Locascio
Il Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti ha annunciato, dopo 180 giorni dall’Ordine Esecutivo (EO) del Presidente Biden sullo sviluppo sicuro e affidabile dell’IA , diversi nuovi annunci relativi all’EO. Il National Institute of Standards and Technology (NIST) del dipartimento ha pubblicato quattro bozze di pubblicazioni destinate a contribuire a migliorare la sicurezza, la protezione e l’affidabilità dei sistemi di intelligenza artificiale (AI).
l NIST ha inoltre lanciato una serie di sfide che supporteranno lo sviluppo di metodi per distinguere tra contenuti prodotti da esseri umani e contenuti prodotti dall’intelligenza artificiale.
Oltre alle pubblicazioni del NIST, l’Ufficio brevetti e marchi degli Stati Uniti (USPTO) del commercio sta pubblicando una richiesta di commento pubblico (RFC) per chiedere feedback su come l’intelligenza artificiale potrebbe influenzare le valutazioni di come il livello delle competenze ordinarie nelle arti viene effettuato per determinare se un’invenzione è brevettabile ai sensi della legge statunitense e all’inizio di quest’anno ha pubblicato linee guida sulla brevettabilità delle invenzioni assistite dall’intelligenza artificiale.
Le pubblicazioni del NIST coprono vari aspetti della tecnologia dell’intelligenza artificiale:
i primi due sono documenti di orientamento progettati per aiutare a gestire i rischi dell’intelligenza artificiale generativa (la tecnologia che abilita chatbot e strumenti per la creazione di immagini e video basati su testo) e servono come risorse complementari all’AI Risk del NIST. Management Framework (AI RMF) e Secure Software Development Framework (SSDF) , rispettivamente.
Il rapporto del NIST sulla “ Riduzione dei rischi posti dai contenuti sintetici ” fornisce una panoramica degli approcci tecnici alla “trasparenza dei contenuti digitali” o al processo di documentazione e accesso alle informazioni sull’origine e la storia dei contenuti digitali.
Di gran lunga il rapporto più lungo, adotta un approccio su quattro fronti per gestire e ridurre i rischi dei contenuti sintetici, tra cui:
- Attestare che un particolare sistema ha prodotto un contenuto
- Affermazione della proprietà dei contenuti
- Fornire strumenti per etichettare e identificare i contenuti generati dall’intelligenza artificiale
- Mitigare la produzione e la diffusione di materiale pedopornografico (CSAM) e di immagini intime non consensuali (NCII) generate dall’intelligenza artificiale di individui reali.
il quarto propone Il “ Piano per l’impegno globale sugli standard di intelligenza artificiale ” richiede uno sforzo coordinato per collaborare con i principali alleati e partner internazionali e con le organizzazioni che sviluppano standard per creare e implementare standard di consenso relativi all’intelligenza artificiale. Il Piano spiega che gli standard sono cruciali sia nello sviluppo che nell’adozione di tecnologie nuove ed emergenti, in particolare nel campo dell’intelligenza artificiale, dove gli attori internazionali guardano all’ecosistema degli standard come guida. Il NIST ritiene che il suo ruolo, almeno in questa fase, sia quello di affrontare le attività prima, durante e dopo la creazione di uno standard formale.
Tecnologia dell’informazione , intelligenza artificiale , misurazione e valutazione dell’intelligenza artificiale e intelligenza artificiale affidabile e responsabile
“Sono una persona digitale. Il testo che state ascoltando non è stato letto da una persona reale, ma è stato generato da un’intelligenza artificiale”
L’Ucraina ha introdotto un portavoce generato dall’Intelligenza Artificiale, chiamato Victoria, che leggerà dichiarazioni ufficiali per conto del ministero degli Esteri. Questa è la prima volta nella storia che un Paese utilizza un portavoce digitale per leggere dichiarazioni ufficiali. Victoria è stata presentata al pubblico sui social media, vestita con un abito scuro e presentandosi come una “persona digitale”. La figura gesticola con le mani e muove la testa mentre parla.
Il servizio stampa del ministero degli Esteri ha confermato all’AFP che le dichiarazioni di Victoria non saranno generate dall’Intelligenza Artificiale, ma saranno scritte e verificate da esseri umani. L’intelligenza artificiale sarà utilizzata solo per generare la parte visiva del portavoce.
Il ministro degli Esteri ucraino Dmytro Kuleba ha dichiarato che il nuovo portavoce rappresenta un “salto tecnologico che nessun servizio diplomatico al mondo ha ancora fatto“. Il motivo principale per cui è stato creato è quello di “risparmiare tempo e risorse” per i diplomatici.
Il team dietro la creazione di Victoria è chiamato The Game Changers, che ha anche realizzato contenuti di realtà virtuale relativi alla guerra in Ucraina. Il nome della portavoce si basa sulla parola “vittoria” e sulla parola ucraina per Intelligenza Artificiale: shtuchniy intelekt.
L’aspetto e la voce di Victoria sono modellati su una persona reale: Rosalie Nombre, una cantante ed ex concorrente della versione ucraina del reality show The Bachelor. Nombre è nata nella città di Donetsk, ora controllata dai russi, nell’Ucraina orientale. Ha 54.000 follower sul suo account Instagram, che usa per discutere gli stereotipi sugli ucraini di razza mista e su coloro che sono cresciuti come russofoni.
Il Ministero ha sottolineato che Nombre ha partecipato a titolo gratuito e che lei e Victoria “sono due persone diverse“. Solo il personaggio di AI fornirà dichiarazioni ufficiali. Per evitare falsificazioni, questi saranno accompagnati da un codice QR che li collegherà alle versioni testuali presenti sul sito del ministero.
Victoria commenterà i servizi consolari, argomento attualmente controverso. La scorsa settimana l’Ucraina ha sospeso tali servizi per gli uomini in età da combattimento che vivono all’estero, rendendo necessario per loro tornare nel proprio Paese per le procedure amministrative e potenzialmente affrontare la leva.
Dopo l’annuncio ufficiale del ministero degli Esteri ucraino, i social media si sono riempiti di commenti negativi sulla nuova portavoce digitale, Victoria. Alcuni utenti hanno sollevato dubbi sull’utilizzo delle limitate risorse in tempo di guerra, mentre altri hanno fatto commenti aggressivi e razzisti.
Nombre è nata nel Donetsk, la regione del Donbass che dal 2014 si è autoproclamata repubblica indipendente e che oggi orbita in area filorussa. In risposta ai commenti, Nombre ha dichiarato su Instagram di aver superato numerose ispezioni da parte del servizio di sicurezza ucraino e di non avere dubbi sulla sua integrità come cittadina ucraina.
Le critiche e le polemiche sulla scelta di utilizzare un deepfake come portavoce del governo ucraino continuano sui social media. Alcuni esperti hanno sollevato preoccupazioni sulla possibilità di manipolazione e disinformazione attraverso l’utilizzo di deepfake, mentre altri hanno sottolineato la necessità di una maggiore trasparenza e responsabilità nell’utilizzo di tali tecnologie.
Iterative RPO è un metodo sviluppato per migliorare le capacità di ragionamento dei grandi modelli linguistici (LLM) attraverso un processo iterativo di ottimizzazione delle preferenze. [1][4]
Il metodo si concentra sull’ottimizzazione della preferenza tra diverse ipotesi di catene di ragionamento (Chain-of-Thought, CoT) generate dal modello, identificando i passaggi di ragionamento vincenti e perdenti che portano alla risposta corretta. [1][4]
Attraverso iterazioni successive, il modello viene addestrato a generare passaggi di ragionamento seguiti dalle risposte finali, migliorando così le sue capacità di ragionamento. [1][4]
Questa tecnica ha dimostrato miglioramenti significativi in compiti come GSM8K, ARC-Challenge e MATH, aumentando le prestazioni e l’accuratezza in assenza di addestramento specifico su tali task. [1][4]
Iterative RPO si basa su metodi di ottimizzazione delle preferenze offline, come Direct Preference Optimization (DPO), che hanno dimostrato di essere efficaci nell’allineare i modelli linguistici pre-addestrati alle esigenze umane rispetto al semplice fine-tuning supervisionato. [1][2][3][5]
Quindi, in sintesi, Iterative RPO è un approccio innovativo che mira a potenziare le capacità di ragionamento dei grandi modelli linguistici attraverso un processo iterativo di ottimizzazione delle preferenze tra diverse ipotesi di catene di ragionamento.
Citations:
[1] https://arxiv.org/html/2404.19733v1
[2] https://www.linguee.it/inglese-italiano/traduzione/iterative%2Boptimization.html
[3] https://www.linkedin.com/posts/techsachinkumar_generativeai-activity-7191636010399645696-W6e6
[4] https://arxiv.org/abs/2404.19733
[5] https://www.linkedin.com/posts/philipp-schmid-a6a2bb196_self-play-v2-or-self-play-preference-optimization-activity-7192132558011203584-DFZi
24 aPRILE 2024
Ecco i budget per il 2024 di alcune delle principali agenzie spaziali:
- NASA: Il budget per il 2024 è di $24.875 miliardi.
- ESA (Agenzia Spaziale Europea): Il budget per il 2024 è di €7.79 miliardi (circa $8.53 miliardi).
- Roscosmos (Agenzia Spaziale Russa): Il budget per il 2024 è di 285.95 miliardi di rubli (circa $2.88 miliardi).
- ISRO (Organizzazione per la Ricerca Spaziale Indiana): Il budget per il 2024 è di Rs 13,042.75 crore (circa $1.75 miliardi).
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Contenuto
2. Dati sbilanciati nella classificazione
3. Riduzione della dimensionalità PCA
4. Teorema e classificatore di Bayes
7. Rete neurale convoluzionale
9. Metodi d’insieme nell’apprendimento automatico
2. Come prepararsi per le interviste di codifica?
3. Come prepararsi per il colloquio comportamentale?
4. Come rispondere a una domanda comportamentale?
Apprendimento automatico:
1. Compromesso bias-varianza
2. Dati sbilanciati nella classificazione
3. Riduzione della dimensionalità PCA
4. Teorema e classificatore di Bayes
5. Analisi di regressione
6. Regolarizzazione in ML
7. Rete neurale convoluzionale
8. Famose CNN
9. Metodi d’insieme nell’apprendimento automatico
Preparazione al colloquio:
1. Strutture dati
2. Come prepararsi per le interviste di codifica?
3. Come prepararsi per il colloquio comportamentale?
3. Come prepararsi per il colloquio comportamentale?
4. Come rispondere a una domanda comportamentale?
4. Come rispondere a una domanda comportamentale?
Tutte le schede
Il gruppo cinese annuncia che “Vidu“, un concorrente di Sora di OpenAI, crea un video 1080p lungo 16 secondi. L’architettura del modello sembra essere basata su U-ViT , qui il profilo Google Scholar del direttore scientifico che ha guidato questo progetto.
La citazione dal comunicato stampa:
Since the release of Sora, the battle for "domestic Sora" has begun. But when the industry focuses on the "long" feature, they all ignore that behind Sora is actually the improvement of comprehensive effects, such as consistency, realism, aesthetics, etc. in long time series.
From the perspective of comprehensive effects, "Vidu" is the first and only video model to fully benchmark against Sora at the effect level, not only domestically, but also globally. It is also the first video model to achieve a breakthrough after Sora.
Il nuovo modello cinese non è liberamente accessibile solo tramite un collegamento, tuttavia chiunque sia interessato può richiedere un contributo per l’accesso al nuovo modello AI video. Segui il collegamento: https://www.shengshu-ai.com/home
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Vi ricordate di Sophie? L’inquietante robot che ottenne la cittadinanza dell’Arabia Saudita? A quanto pare, era la nemesi di Yann LeCun, il capo del dipartimento AI di Facebook (META). “È una str****a, sta all’AI come i giochi di prestigio stanno alla magia“. E non è l’unico a pensare che Sophia sia una frode. Era il 2018.
Bene nel suo tweet del 26 Aprile del 2024 continua a mostrare il suo scetticismo sulla possibilità delle macchine di eguagliare gli esseri umani.
Open Voice v2 è un modello di sintesi vocale sviluppato da OpenAI, un’azienda di ricerca sull’intelligenza artificiale. Questo modello utilizza l’apprendimento profondo per generare voci sintetiche di alta qualità, simili a quelle umane.
Open Voice v2 è stato addestrato su un vasto dataset di voci umane, il che gli consente di generare voci con diverse tonalità, accenti e lingue.
Il modello è progettato per essere utilizzato in una vasta gamma di applicazioni, tra cui assistenti virtuali, sistemi di navigazione, audiolibri e altro ancora. OpenAI ha rilasciato Open Voice v2 come parte del suo impegno a rendere l’intelligenza artificiale accessibile e vantaggiosa per tutti.
Come spiegato nel articolo e nel sito Web , i vantaggi di OpenVoice sono triplici:
1. Clonazione accurata dei colori dei toni. OpenVoice può clonare accuratamente il colore del tono di riferimento e generare parlato in più lingue e accenti.
2. Controllo flessibile dello stile vocale. OpenVoice consente un controllo granulare sugli stili vocali, come emozione e accento, nonché su altri parametri di stile tra cui ritmo, pause e intonazione.
3. Clonazione vocale multilingue zero-shot. Né la lingua del discorso generato né la lingua del discorso di riferimento devono essere presentate nel set di dati di formazione multilingue per parlanti massivi.
Nell’aprile 2024 e’ stato rilasciato rilasciato OpenVoice V2, che include tutte le funzionalità della V1 e dispone di:
1. Migliore qualità audio. OpenVoice V2 adotta una strategia di formazione diversa che offre una migliore qualità audio.
2. Supporto multilingue nativo. Inglese, spagnolo, francese, cinese, giapponese e coreano sono supportati nativamente in OpenVoice V2.
3. Uso commerciale gratuito. A partire da aprile 2024, sia la V2 che la V1 vengono rilasciate sotto licenza MIT. Gratuito per uso commerciale.
Report :
myshell-ai/OpenVoice: Instant voice cloning by MyShell.GitHubhttps://github.com › myshell-ai
Una piattaforma che utilizza l’intelligenza artificiale per consentire una personalizzazione dell’apprendimento è un sistema di formazione online che adatta il contenuto didattico alle esigenze e alle abilità dell’utente. Questo tipo di piattaforma utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare le interazioni dell’utente con il sistema, come le risposte ai quiz, il tempo trascorso su ogni argomento e i progressi complessivi, per creare un percorso di apprendimento personalizzato.
La piattaforma può anche offrire raccomandazioni sui contenuti didattici più adatti all’utente, suggerire esercizi aggiuntivi per rafforzare le aree di debolezza e fornire feedback personalizzati per aiutare l’utente a migliorare le proprie prestazioni. Inoltre, la piattaforma può adattare il livello di difficoltà dei contenuti in base alle competenze dell’utente, fornendo sfide adeguate per mantenere l’interesse e la motivazione.
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella personalizzazione dell’apprendimento offre numerosi vantaggi, tra cui un’esperienza di apprendimento più coinvolgente e mirata, una maggiore efficacia nell’acquisizione delle competenze e una riduzione del tempo necessario per completare il percorso formativo. Questo approccio è particolarmente utile per gli studenti con esigenze di apprendimento diverse, come coloro che hanno difficoltà di apprendimento o che necessitano di un supporto extra per raggiungere i propri obiettivi formativi.
Un buone esempio e’ TutorAI che, nella schermata iniziale, chiede semplicemente di inserire l’argomento che si vuole imparare ed elabora in pochi secondi un percorso di apprendimento strutturato in una serie di moduli, per ciascuno dei quali lo studente ha la possibilità di richiedere una sintesi dei contenuti, di ottenere esempi, di rispondere a quiz, di fare domande. Nella versione a pagamento è possibile definire il proprio livello di conoscenza iniziale, tracciare le proprie performance e far sì che la piattaforma osservi il modo in cui interagiamo con i contenuti, adattando a mano a mano il percorso al nostro stile di apprendimento.
- Impara il prompt : un corso gratuito e open source sulla comunicazione con l’intelligenza artificiale.
- Guida alla progettazione tempestiva : guida e risorse per la progettazione tempestiva.
- Prompt engineering di ChatGPT per sviluppatori : un breve corso tenuto da Isa Fulford (OpenAI) e Andrew Ng (DeepLearning.AI).
- OpenAI Cookbook – Esempi e guide per l’utilizzo dell’API OpenAI.
- Robert Miles AI Safety – Canale Youtube sulla sicurezza dell’IA
Impara l’intelligenza artificiale gratuitamente
Apprendimento automatico
- Roadmap : una roadmap che collega molti dei concetti più importanti dell’apprendimento automatico, come apprenderli e quali strumenti utilizzare per eseguirli.
- Machine Learning di Andrew Ng presso la Stanford University : il corso di introduzione delicata di Ng al machine learning è perfetto per gli ingegneri che desiderano una panoramica fondamentale dei concetti chiave del settore.
- Introduzione all’apprendimento automatico di Sebastian Thrun : una solida introduzione all’argomento e anche la base per una certificazione “nanodegree” di analista di dati sponsorizzata da Facebook e MongoDB.
Apprendimento approfondito
- Neural Networks For Machine Learning di Geoffrey Hinton : ora è stato rimosso da cousrea ma controlla comunque questo elenco
- Certificati Fast.ai e Data Institute di Jeremy Howard : i corsi di certificazione in presenza non sono gratuiti, ma tutti i contenuti sono disponibili su Fast.ai come MOOC.
- coursera-deep-learning-specialization – Appunti, compiti di programmazione e quiz da tutti i corsi della specializzazione Coursera Deep Learning offerta da deeplearning.ai
- tensorflow : tutte le note importanti per imparare Python con tutti gli esempi in Google Colab
Estensioni della piattaforma NVIDIA
- Estensione NVIDIA Omniverse AI Animal Explorer – AI Animal Explorer è un’estensione Omniverse che consente ai creatori di prototipare rapidamente mesh di animali 3D uniche.
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- PromptBase : un mercato per l’acquisto e la vendita di prompt di qualità per DALL·E, GPT-3, Midjourney, Stable Diffusion.
- Questa immagine non esiste : metti alla prova la tua capacità di capire se un’immagine è generata da un essere umano o da un computer.
- Sono stato addestrato? – Controlla se la tua immagine è stata utilizzata per addestrare modelli artistici AI popolari.
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- Cliccabile : genera annunci in pochi secondi con l’intelligenza artificiale. Annunci belli, coerenti con il marchio e ad alto tasso di conversione per tutti i canali di marketing.
- Scale Spellbook : crea, confronta e distribuisci app di modelli linguistici di grandi dimensioni con Scale Spellbook.
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Nel 2024, circa il 18% delle spedizioni totali di personal computer a livello globale saranno PC dotati di intelligenza artificiale, e questo sarebbe solo l’inizio di un’importante transizione del mercato, secondo la società di ricerca Canalys.
Questi computer, che integrano acceleratori IA dedicati, come le Neural Processing Unit o NPU, avranno nuove capacità di produttività, personalizzazione ed efficienza energetica e sconvolgeranno il mercato dei PC, fornendo guadagni di valore ai fornitori e ai loro partner, aggiunge il rapporto .
L’azienda prevede che quest’anno in tutto il mondo verranno spediti circa 48 milioni di PC compatibili con l’intelligenza artificiale e si prevede che il numero supererà i 100 milioni, rappresentando il 40% di tutte le spedizioni di PC nel 2025.
“La più ampia disponibilità di silicio in grado di accelerare l’intelligenza artificiale nei personal computer sarà trasformativa, portando a oltre 150 milioni di PC compatibili con l’intelligenza artificiale spediti entro la fine del 2025”, ha affermato Ishan Dutt, principale analista di Canalys.
La rapida adozione di PC compatibili con l’intelligenza artificiale determinerà un moderato aumento del valore del mercato indirizzabile totale, o TAM, del mercato più ampio dei PC, osserva il rapporto.
Secondo l’analista di Canalys Kieren Jessop, nel breve termine Canalys prevede un sovrapprezzo compreso tra il 10% e il 15% sui PC compatibili con l’intelligenza artificiale rispetto ai PC senza integrazione NPU.
Entro la fine del 2025, oltre la metà dei PC dal valore pari o superiore a 800 dollari sarà compatibile con l’intelligenza artificiale, con una quota che aumenterà fino a oltre l’80% entro il 2028. Le spedizioni di PC in questa fascia di prezzo aumenteranno fino a formare oltre la metà del mercato in quattro anni, Jessop notato.
Nel 2028, l’azienda prevede che i fornitori spediranno 205 milioni di PC compatibili con l’intelligenza artificiale, pari a un tasso di crescita annuo composto del 44% tra il 2024 e il 2028.
“Ciò contribuirà ad aumentare il valore complessivo delle spedizioni di PC da 225 miliardi di dollari nel 2024 a oltre 270 miliardi di dollari nel 2028”, ha commentato Jessop.
Mercoledì il presidente Biden ha firmato un disegno di legge che imporrà il divieto degli Stati Uniti sul social network incentrato sui video TikTok a meno che la sua società madre cinese, ByteDance, non ceda l’app entro circa un anno.
La legislazione faceva parte di un pacchetto di alto profilo da 95 miliardi di dollari approvato dalla Camera e dal Senato che prevede principalmente aiuti all’Ucraina e a Israele, aiuti umanitari a Gaza e miliardi per Taiwan e l’Indo-Pacifico.
La tempistica garantisce che in ogni caso TikTok continuerà a essere disponibile per le campagne durante le elezioni nazionali statunitensi di novembre. Si tratta di un cambiamento rispetto a una versione precedente del disegno di legge che avrebbe vietato l’app prima delle elezioni. E la campagna Biden afferma che continuerà a utilizzare l’app finché sarà disponibile.
La legge concede a ByteDance nove mesi per vendere TikTok o affrontare un divieto, fissando la scadenza intorno alla prossima inaugurazione presidenziale. La legislazione prevede che il presidente conceda una proroga di 90 giorni (dando a ByteDance un anno intero in totale) se determina che ci sono progressi verso la cessione.
Non sorprende che TikTok affermi che avvierà una causa cercando di bloccare la legislazione.
In un video sulla piattaforma, il CEO di TikTok, Shou Zi Chew, ha promesso di agire.
“Non commettere errori, questo è un divieto di TikTok e un divieto di te e della tua voce. I politici dicono il contrario, ma non confonderti”,
“È ovviamente un momento deludente, ma non è necessario che sia determinante… State tranquilli, non andremo da nessuna parte. Siamo fiduciosi e continueremo a lottare per i vostri diritti nei tribunali, con i fatti e la Costituzione dalla nostra parte e ci aspettiamo di prevalere”
Chew.
In tempi recenti, la Cina ha messo in atto una regolamentazione sulle esportazioni di algoritmi, una mossa che sembra includere l’algoritmo di grande successo alla base del sistema di suggerimenti di TikTok.
Se il governo cinese decide di non permettere a ByteDance di cedere l’algoritmo di TikTok, si ipotizza che potrebbe impedire la vendita definitiva. In alternativa, potrebbe autorizzare la vendita di TikTok, ma senza l’algoritmo redditizio che ne costituisce il fulcro della popolarità.
Riuscirà TikTok a prosperare senza il suo algoritmo? Questa sarebbe la questione complessa che l’azienda dovrebbe risolvere in caso di vendita imposta. Senza l’ingrediente segreto che ha portato l’app a raggiungere 170 milioni di utenti negli Stati Uniti, l’app potrebbe essere praticamente finita.
Aggiornamento la mannaia Cinese :
TikTok ha annunciato il 27-4-2024 che il suo consigliere generale, Erich Andersen, si dimetterà a giugno poiché la popolare piattaforma di condivisione video prevede di contestare un potenziale divieto sulle sue operazioni negli Stati Uniti.
Anche Anderson, un dirigente chiave che ha guidato i negoziati sulla sicurezza nazionale dell’azienda con il governo degli Stati Uniti, si dimetterà dal suo ruolo di consigliere generale presso la società madre di TikTok, ByteDance .
Anderson assumerà il ruolo di consulente speciale dell’azienda per “concentrarsi sull’aiutare a guidare gli sforzi dell’azienda per ribaltare la legislazione incostituzionale sul divieto negli Stati Uniti e altre questioni legali urgenti”, ha affermato TikTok.
I dati sono ovunque e raccontano una storia su tutti. Ma come ogni bella storia, sono necessarie più prospettive per ottenere il quadro generale.
Poiché la polizia fa sempre più affidamento sull’intelligenza artificiale per prevedere e rispondere ai crimini, è fondamentale che queste previsioni non si basino su dati distorti.
Assicuriamoci che questa potente tecnologia veda chiaramente le nostre comunità e le tratti allo stesso modo.
Scopri il nuovo rapporto sui bias negli algoritmi dell’Agenzia europea per i diritti fondamentali.
Questo rapporto esamina l’uso dell’intelligenza artificiale nella polizia predittiva e nel rilevamento del parlato offensivo.
Dimostra come i pregiudizi negli algoritmi appaiono, possono amplificarsi nel tempo e influenzare la vita delle persone, portando potenzialmente alla discriminazione.
Ciò conferma la necessità di valutazioni più complete e approfondite degli algoritmi in termini di bias prima che tali algoritmi vengano utilizzati per processi decisionali che possono avere un impatto sulle persone :
- Intelligenza artificiale e pregiudizi: qual è il problema?
- Circuiti di feedback: come gli algoritmi possono influenzare gli algoritmi
- Pregiudizi etnici e di genere nel rilevamento del linguaggio offensivo
- Guardando al futuro: focalizzare l’attenzione sui diritti fondamentali sull’intelligenza artificiale per mitigare pregiudizi e discriminazioni
Guardate il Video:
Google ha annunciato di aver sviluppato un nuovo modello di Intelligenza Artificiale per la generazione di previsioni meteorologiche su larga scala denominato SEEDS, Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler, in grado di prevedere il meteo più velocemente e in grado di rilevare eventi meteorologici estremi in modo più tempestivo rispetto alle metodologie convenzionali basate sulla fisica.
SEEDS, strutturato in modo analogo ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT e agli strumenti di Intelligenza Artificiale generativa come Sora, si distingue per la capacità di generare numerosi insiemi di previsioni meteorologiche in maniera più rapida ed efficiente rispetto ai tradizionali modelli di previsione.
I risultati del team di ricerca sono stati documentati in un articolo pubblicato sulla rivista Science Advances il 29 marzo scorso.
La previsione meteorologica si presenta come una sfida complessa, pproprio perché coinvolge numerose variabili che possono condurre a eventi meteorologici di portata devastante, quali uragani e ondate di calore. L’urgente necessità di prevedere con precisione tali eventi, specie in un contesto di mutamento climatico e frequenza crescente di eventi meteorologici estremi, sottolinea l’importanza vitale della previsione meteorologica precisa per la salvaguardia delle vite umane, consentendo alle persone di prepararsi adeguatamente ai potenziali effetti dannosi dei disastri naturali.
Attualmente, le previsioni meteorologiche basate sulla fisica integrano una vasta gamma di misurazioni per produrre una previsione finale, mediando molteplici modelli di previsione, o insiemi, che riflettono diverse combinazioni di variabili. Tuttavia, la maggior parte di tali previsioni risulta sufficientemente accurata per condizioni meteorologiche comuni, mentre la predizione di eventi meteorologici estremi rimane un’ardua sfida al di là delle capacità dei servizi meteorologici convenzionali.
Le attuali metodologie di previsione si avvalgono sia di modelli deterministici che probabilistici, introducendo variabili casuali nelle condizioni iniziali. Tuttavia, ciò comporta un aumento significativo del tasso di errore nel tempo, rendendo difficile la predizione accurata di condizioni meteorologiche estreme e future. Gli errori inattesi nelle condizioni iniziali possono impattare considerevolmente il risultato della previsione, poiché le variabili crescono in modo esponenziale nel tempo, e la modellazione di previsioni dettagliate comporta costi elevati. Gli studiosi di Google hanno stimato che sono necessarie fino a 10.000 previsioni in un modello per predire eventi con solo l’1% di probabilità di manifestarsi.
SEEDS adotta un approccio basato sull’utilizzo di misurazioni fisiche raccolte da agenzie meteorologiche, focalizzandosi sullo studio delle relazioni tra l’unità di energia potenziale per massa del campo gravitazionale terrestre nella media troposfera e la pressione a livello del mare, due parametri comunemente impiegati nelle previsioni meteorologiche. Questo approccio consente a SEEDS di generare un numero maggiore di insiemi di previsioni rispetto ai metodi tradizionali, sfruttando l’intelligenza artificiale per estrapolare fino a 31 insiemi di previsioni basati su uno o due “seeding” di previsioni utilizzati come dati di input.
Nell’era digitale di oggi, l’intelligenza artificiale (AI) e gli effetti visivi (VFX) stanno trasformando il modo in cui vediamo e percepiamo il mondo del cinema. Una delle aziende leader in questo campo è Viggle AI, che sta utilizzando la tecnologia AI per migliorare e ottimizzare il processo di creazione degli effetti visivi.
L’Intelligenza Artificiale nel Mondo del Cinema
L’intelligenza artificiale sta diventando sempre più prevalente nel settore cinematografico. Da semplici compiti come il riconoscimento facciale e la modellazione 3D, fino a compiti più complessi come la creazione di personaggi completamente CGI, l’AI sta rivoluzionando il modo in cui i film vengono realizzati.
Viggle AI è all’avanguardia in questo campo. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico avanzati, sono in grado di creare modelli 3D dettagliati e realistici di personaggi e ambienti. Questo non solo riduce il tempo e lo sforzo necessari per creare questi elementi, ma migliora anche la qualità generale degli effetti visivi.
VFX e Viggle AI
Gli effetti visivi, o VFX, sono un elemento fondamentale di molti film moderni. Da film d’azione ad alto budget a film indipendenti, i VFX sono utilizzati per creare scene che sarebbero impossibili o troppo costose da realizzare in modo tradizionale.
Basato su JST-1, il primo modello di base video-3D con una reale comprensione della fisica, a partire dal far muovere qualsiasi personaggio come desideri.
Viggle AI sta utilizzando l’intelligenza artificiale per migliorare il processo di creazione degli effetti visivi. Utilizzando l’AI, sono in grado di creare effetti più realistici e dettagliati in meno tempo. Inoltre, l’AI può essere utilizzata per ottimizzare il processo di rendering, riducendo ulteriormente i tempi e i costi di produzione.
Viggle AI sta rivoluzionando il mondo del cinema con l’uso dell’intelligenza artificiale e degli effetti visivi. Con la loro tecnologia, sono in grado di creare film di alta qualità in meno tempo e con meno risorse. Mentre l’industria del cinema continua a evolvere, è probabile che vedremo sempre più l’uso dell’AI e dei VFX nel processo di produzione cinematografica. E con aziende come Viggle AI all’avanguardia, il futuro del cinema sembra luminoso.
Gli investimenti nelle startup italiane hanno subito un duro colpo nel 2023, con una drastica diminuzione del 50% rispetto all’anno precedente. Secondo i dati elaborati da Italian Tech, gli investimenti in venture capital si sono attestati a 1,15 miliardi di euro. Questo rappresenta un calo significativo rispetto ai 2,39 miliardi del 2022 e ai 1,3 miliardi del 2021.
Ecco alcuni punti chiave riguardanti gli investimenti nelle startup italiane nel 2023:
Ammontare degli investimenti: a dicembre 2023, sono stati investiti 87,4 milioni di euro in startup, distribuiti in 9 aumenti di capitale, portando il totale annuale a 1,15 miliardi;
Numero di deal: nel 2023, sono stati conclusi 173 deal, rispetto ai 202 del 2022 e ai 165 del 2021;
Settori in crescita: i settori che hanno ricevuto maggiori investimenti includono medtech, cleantech, biotech e tecnologie applicate al lavoro HR.
Distribuzione territoriale: La Lombardia ha mantenuto il ruolo di leader con il 39,3% degli investimenti totali, seguita dal Piemonte al secondo posto con il 12%.
Ulteriori dettagli sugli investimenti nelle startup italiane nel 2023:
- Investimenti per fase di sviluppo:
- Seed stage: gli investimenti in questa fase sono stati di circa 200 milioni di euro, con 41 deal conclusi;
- Early stage: in questa fase, gli investimenti hanno raggiunto circa 600 milioni di euro, con 80 deal;
- Growth stage: gli investimenti in startup in questa fase sono stati di circa 350 milioni di euro, con 52 deal;
- Settori specifici:
- Medtech: le startup medtech hanno ricevuto circa 150 milioni di euro di investimenti;
- Cleantech: questo settore ha ottenuto circa 100 milioni di euro;
- Biotech: le startup biotech hanno ricevuto circa 80 milioni di euro;
- Tecnologie applicate al lavoro HR: questo settore ha ricevuto circa 70 milioni di euro;
- Investimenti esteri:
- Nonostante la diminuzione complessiva degli investimenti, alcune startup italiane hanno attirato l’attenzione di investitori stranieri. Ad esempio, D-Orbit ha ricevuto un investimento di 100 milioni di euro da SpaceX;
- Sfide e opportunità:
- La riduzione degli investimenti rappresenta una sfida per le startup italiane, ma ci sono ancora opportunità per l’innovazione e la crescita;
- Le aziende italiane dovrebbero concentrarsi sulla diversificazione delle fonti di finanziamento, cercando anche investitori internazionali;
- La collaborazione tra startup, università e istituzioni può favorire lo sviluppo di nuove tecnologie e soluzioni.
Ci sono piaciute: Hiro Robotics, SunCubes , Nutriafrica, Cap_able, Displaid, Soundsafe Care, Foreverland, Newtwen, Levelquantum, Aindo.
Ecco alcune informazioni sulle startup italiane menzionate:
- Hiro Robotics: si occupa del riciclaggio di rifiuti elettronici utilizzando robotica e intelligenza artificiale. Il loro sistema robotico modulare consente di trattare oltre 60 monitor e TV all’ora, garantendo il 99% di recupero di materiali preziosi dai rifiuti elettronici;
- Soundsafe Care: questa startup combina ultrasuoni e robotica per disrupt i metodi convenzionali di chirurgia. La loro tecnologia permette un trattamento chirurgico preciso grazie alla robotica e completamente non invasivo grazie agli ultrasuoni;
- Aindo: fondata nel 2018 e con sede nell’Area Science Park a Trieste, Aindo propone una soluzione che analizza i dati aziendali per creare dati sintetici. Questi dati sintetici sono considerati una delle migliori soluzioni per affrontare la carenza di dati su cui addestrare l’intelligenza artificiale.
Queste startup stanno contribuendo all’innovazione nel campo dell’Intelligenza Artificiale e della robotica in Italia
In sintesi, nonostante le difficoltà, il panorama delle startup italiane continua a essere dinamico e promettente, con alcune aziende che si distinguono per la loro resilienza e capacità di adattamento.
In sintesi, la riduzione degli investimenti di venture capital rappresenta una sfida per le startup italiane, ma alcune aziende continuano a ottenere finanziamenti e a innovare nel panorama imprenditoriale.
Sia Devika che Devin sono strumenti di intelligenza artificiale che assistono nello sviluppo del software. Entrambi hanno le loro forze uniche e la scelta tra i due dipende dalle esigenze specifiche dell’utente.
Devika è un software di ingegneria AI open source che comprende le istruzioni ad alto livello, le suddivide in passaggi pratici, esegue ricerche e scrive codice per soddisfare obiettivi specifici. Devika utilizza modelli di linguaggio avanzati, algoritmi di pianificazione e ragionamento, estrazione di parole chiave contestuali, capacità di navigazione web e la capacità di scrivere codice in più lingue. Devika si adatta alle esigenze mutevoli in modo flessibile.
Devin, sviluppato da Cognition AI, è stato un pioniere nell’ingegneria del software assistita dall’IA. Devin utilizza modelli di linguaggio avanzati come Claude 3, GPT-4 e GPT-3.5 per generare frammenti di codice. Devin interagisce con gli sviluppatori attraverso un’interfaccia di chat, interpretando le direttive ad alto livello in passaggi tangibili. Devin eccelle nell’organizzazione dei compiti all’interno dei progetti, promuovendo una migliore collaborazione.
La decisione tra Devika e Devin può essere influenzata dallo stadio del tuo progetto:
- Per iniziative in fase iniziale: Devika, con la sua facilità d’uso e natura open source, è ideale per esplorare le capacità dei modelli di linguaggio di livello superiore (LLM). Ti permette di sperimentare, iterare rapidamente e personalizzare la piattaforma per adattarla alle tue esigenze.
- Per progetti più complessi: Per progetti ben consolidati che necessitano di una generazione di codice di alta qualità, l’esperienza comprovata e la potenza di Devin potrebbero essere una scelta più sicura. Tuttavia, la limitata personalizzazione potrebbe rappresentare uno svantaggio.
Guardando al futuro dello sviluppo basato su LLM, sia Devin che Devika rappresentano un enorme passo avanti nello sviluppo di software basato sull’intelligenza artificiale. Ecco alcune potenziali evoluzioni:
- Un incontro perfetto per gli sviluppatori: Immagina un futuro in cui le competenze di Devin nella generazione di codice si combinano con l’approccio user-friendly e open source di Devika. Questo potrebbe portare alla creazione dello strumento di sviluppo LLM definitivo!
- L’intelligenza artificiale spiegabile al salvataggio: L’integrazione delle tecniche di intelligenza artificiale spiegabile (XAI) in queste piattaforme potrebbe rappresentare un cambiamento radicale. Gli sviluppatori potrebbero finalmente comprendere il ragionamento dietro il codice generato, rendendo il debug e l’ottimizzazione molto più semplici.
- Aumento degli LLM specializzati: Potremmo vedere l’emergere di LLM specializzati in linguaggi di programmazione specifici o attività di sviluppo. Immagina un LLM che sia un esperto nella creazione di interfacce utente o nella creazione di protocolli di rete sicuri.
Il futuro dello sviluppo basato sull’intelligenza artificiale è promettente, e Devin e Devika sono all’avanguardia di questa rivoluzione entusiasmante. Man mano che questi strumenti si evolvono e nuovi protagonisti emergono, una cosa è certa: la scrittura del codice diventerà più efficiente, accessibile e forse anche più divertente!
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Cresce l’importanza della digital compliance nel settore finanziario
Negli ultimi due anni, gli investimenti in progetti di digital compliance hanno registrato una crescita costante, con un tasso medio annuo del 10%. Questo aumento è stato particolarmente evidente nel settore bancario, il quale, grazie a una maggiore disponibilità di dati e a ingenti investimenti strategici, ha guadagnato un vantaggio significativo in termini di maturità tecnologica nel campo della compliance. Allo stesso tempo, il settore assicurativo ha intensificato i propri sforzi per colmare il divario digitale, con un notevole aumento degli investimenti che, nel 2023, hanno registrato un aumento del 25%. Sono dati che emergono da uno studio focalizzato sulla digital compliance e sul livello di digitalizzazione delle istituzioni finanziarie e condotto dal Centro di Ricerca dell’Università Cattolica del Sacro Cuore di Milano (Cetif Research) in collaborazione con Avantage Reply.
Sfide e consapevolezza
Attualmente, il 45% delle istituzioni bancarie e il 38% delle compagnie assicurative ha una specifica funzione di digital compliance all’interno della struttura di compliance. Altre istituzioni, pur non avendo un’unità strutturata, stanno integrando risorse specializzate. Le competenze più diffuse nel settore bancario sono quelle di verifica e controllo (34%) e analisi normativa (15%), mentre si stanno introducendo nuove figure con competenze digitali avanzate come data analyst o data architect (44%) e sviluppatori di IT (13%) o di AI (10%). Nel settore assicurativo, le competenze prevalenti includono analisti funzionali o subject matter expert (74%) e data scientist/analyst/architect (26%). Tuttavia, l’integrazione di figure professionali con competenze trasversali rimane una sfida a causa della complessità tecnica della funzione, che ostacola il suo sviluppo.
Il ruolo chiave dell’Intelligenza Artificiale e delle competenze trasversali
L’Intelligenza Artificiale rappresenta una delle soluzioni tecnologiche più promettenti per la compliance, sia nelle sue applicazioni più tradizionali come il Machine Learning e l’Advanced Analytics, sia nelle sue applicazioni generative come ChatGPT, perché è in grado di offire un sostegno significativo all’attività e all’operatività della compliance, specialmente considerando le sfide legate alla conformità regolamentare e alla gestione dei dati nel contesto normativo in rapida evoluzione.
Nel momento in cui la sicurezza e la gestione accurata dei dati diventano centrali, emerge la necessità di una governance solida per garantire la conformità normativa e limitare i potenziali rischi e per farlo, la compliance deve adottare un modello data-driven, anche attraverso l’uso di strumenti tecnologici avanzati come l’Intelligenza Artificiale.
Tutto questo richiede però un cambiamento culturale e organizzativo che, oltre all’adozione di strumenti specifici, preveda il coinvolgimento di risorse qualificate e competenze specialistiche, con la creazione di team eterogenei e una maggiore collaborazione tra le varie funzioni aziendali.
In conclusione, la digital compliance si conferma come un elemento chiave per le istituzioni finanziarie nel gestire le sfide normative e i rischi nel contesto digitale in evoluzione. L’adozione di tecnologie innovative come l’Intelligenza Artificiale e il potenziamento delle competenze trasversali sono quindi da ritenersi elementi cruciali per affrontare con successo queste sfide e garantire la conformità normativa.
L’Intelligenza Artificiale (AI) è emersa come forza di trasformazione anche nel settore finanziario e degli investimenti, rimodellando i modelli di business tradizionali.
Automatizzando processi complessi, analizzando grandi quantità di dati e fornendo informazioni utili, l’Intelligenza Artificiale ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui le istituzioni finanziarie operano e prendono decisioni.
Per quanto riguarda ad esempio la previsione delle tendenze di mercato e delle opportunità di investimento, ad esempio, l’analisi predittiva è una delle applicazioni chiave dell’AI nel settore: gli algoritmi di apprendimento automatico e le tecniche statistiche avanzate possono essere usati per analizzare i dati storici e per prevedere le tendenze di mercato, identificando le opportunità di investimento. Analizzando schemi e tendenze in grandi insiemi di dati, i modelli predittivi alimentati dall’AI possono infatti generare previsioni accurate e tempestive, consentendo alle istituzioni finanziarie di prendere decisioni informate e ottimizzare le proprie strategie di investimento.
Nel settore finanziario e degli investimenti, l’analisi predittiva trova numerose applicazioni, tra cui:
- Previsioni del mercato azionario: i modelli predittivi basati sull’intelligenza artificiale possono analizzare i prezzi storici dei titoli, i volumi di scambio e le notizie di mercato per prevedere i movimenti futuri dei prezzi, consentendo agli investitori di prendere decisioni informate di acquisto, vendita o mantenimento;
- Rilevamento delle frodi: l’analisi predittiva può aiutare le istituzioni finanziarie a rilevare e prevenire le frodi identificando schemi insoliti o anomalie nei dati delle transazioni, riducendo il rischio di perdite finanziarie e danni alla reputazione;
- Valutazione del rischio: analizzando i dati storici e le tendenze di mercato, i modelli predittivi possono valutare il rischio associato a investimenti specifici, consentendo agli istituti finanziari di ottimizzare i loro portafogli e di gestire il rischio in modo più efficace.
Dal punto di vista della gestione del rischio invece, l’Intelligenza Artificiale ha il potenziale per migliorare significativamente le capacità di gestione dello stesso. Automatizzando processi complessi, analizzando grandi quantità di dati e fornendo approfondimenti in tempo reale, le soluzioni di gestione del rischio basate sull’AI possono aiutare gli istituti finanziari a prendere decisioni più informate e a mitigare i rischi in modo più efficace.
Alcuni dei principali vantaggi dell’Intelligenza Artificiale nella gestione del rischio includono:
- Miglioramento del processo decisionale: le soluzioni di gestione del rischio basate sull’Intelligenza Artificiale sono in grado di analizzare grandi insiemi di dati in tempo reale, fornendo agli istituti finanziari approfondimenti praticabili e consentendo loro di prendere decisioni più informate;
- Maggiore efficienza operativa: automatizzando processi complessi, l’AI può aiutare gli istituti finanziari a ridurre lo sforzo manuale, a minimizzare gli errori e a migliorare l’efficienza operativa;
- Monitoraggio del rischio in tempo reale: le soluzioni di gestione del rischio basate sull’Intelligenza Artificiale possono monitorare le tendenze e i rischi del mercato in tempo reale, consentendo alle istituzioni finanziarie di rispondere rapidamente alle mutevoli condizioni di mercato e di mitigare i rischi in modo più efficace;
- Profili di rischio personalizzati: l’Intelligenza Artificiale può analizzare i profili, le preferenze e la propensione al rischio dei singoli investitori, consentendo alle istituzioni finanziarie di fornire raccomandazioni di investimento personalizzate e strategie di gestione del rischio.
Risulta quindi evidente come l’Intelligenza Artificiale sia in grado di impattare in modo potente anche il settore della finanza e degli investimenti, guidando l’innovazione e spingendo al cambiamento i modelli di business tradizionali. Liberando il potenziale dell’analisi predittiva e della gestione del rischio, l’AI ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui banche e istituzioni finanziarie operano e prendono decisioni.
L’Intelligenza Artificiale sta peraltro cambiando anche la qualità dei prodotti e dei servizi offerti dal settore bancario.
L’apprendimento automatico consente ad esempio agli istituti finanziari di fornire servizi personalizzati e raccomandazioni su misura ai clienti. Analizzando il comportamento, le preferenze e i dati storici dei clienti, gli algoritmi di apprendimento automatico possono fornire consigli di investimento personalizzati, piani finanziari personalizzati e offerte di prodotti mirati. Ciò aumenta la soddisfazione del cliente, favorisce relazioni a lungo termine e migliora l’esperienza complessiva del cliente nel settore finanziario.
Tuttavia, poiché il machine learning continua a guidare l’innovazione nella finanza, è fondamentale affrontare considerazioni etiche e garantire la conformità normativa. Trasparenza, equità e responsabilità sono fondamentali quando si utilizzano algoritmi di machine learning nel processo decisionale finanziario. Non sfugge quindi, anche in questo contesto, l’importanza del tema etico, perché trovare il giusto equilibrio tra innovazione e responsabilità è essenziale per mantenere la fiducia e proteggere gli interessi di tutte le parti interessate.
L’affermarsi sempre più prepotente del digitale nei primi anni dieci del duemila, ha inaugurato una nuova era della comunicazione, all’interno della quale, l’interazione online è diventata parte integrante della nostra vita quotidiana. Questo cambiamento nei modelli di comunicazione ha dato origine allo sviluppo di tecnologie avanzate progettate per facilitare e migliorare l’esperienza degli utenti come i chatbot e gli assistenti virtuali.
I chatbot e gli assistenti virtuali sono applicazioni software avanzate progettate per interagire con gli utenti in modo conversazionale. Mentre i chatbot operano tipicamente all’interno di un’applicazione o di una piattaforma specifica, come può essere il sito di un’azienda, gli assistenti virtuali possono essere integrati in vari dispositivi, tra cui smartphone, smart speaker e personal computer, come lo sono Alexa, Siri e Cortana ad esempio.
Entrambe le tecnologie sfruttano l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e gli algoritmi di apprendimento automatico per comprendere le richieste degli utenti, consentendo loro di fornire risposte personalizzate e pertinenti al contesto.
I chatbot sono utilizzati principalmente per automatizzare attività di routine, come rispondere alle domande più frequenti, guidare gli utenti attraverso un sito web o completare transazioni. Possono essere programmati per gestire un’ampia gamma di richieste, dall’assistenza clienti di base a quelle più complesse, come la prenotazione di una camera d’albergo o l’ordinazione di cibo. Gli assistenti virtuali, invece, offrono una serie di funzioni più complete, tra cui la possibilità di gestire calendari, impostare promemoria, inviare messaggi ed effettuare telefonate. Possono anche controllare dispositivi domestici intelligenti, riprodurre musica e fornire informazioni in tempo reale, come aggiornamenti sulle notizie e previsioni meteo.
Vantaggi e benefici
L’implementazione di chatbot e assistenti virtuali offre un certo numero di vantaggi sia per le aziende che per gli utenti. Per le aziende, queste tecnologie possono contribuire a ridurre i costi dell’assistenza clienti, ad aumentare l’efficienza operativa e a fornire una disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7, con un impatto incredibile in termini di gestione e ottimizzazione delle risorse umane. Possono, inoltre, raccogliere dati sugli utenti, consentendo alle aziende di conoscere le preferenze e i comportamenti non solo dei clienti acquisiti ma anche degli eventuali prospect, che possono essere utilizzati per strutturare e ottimizzare sia le strategie di marketing che lo sviluppo dei prodotti.
Per i clienti finali, i chatbot e gli assistenti virtuali possono rappresentare una comodità, ad esempio facendo risparmiare tempo e fatica nella gestione automatizzata di compiti ripetitivi, fornendo risposte rapide e accurate e offrendo suggerimenti contestualmente pertinenti a quanto richiesto, ad esempio il suggerimento di un percorso con meno traffico. Inoltre, possono aiutare gli utenti a navigare in siti web e applicazioni complesse, rendendo più facile trovare le informazioni o i servizi di cui hanno bisogno.
Potenziali svantaggi e sfide
Sebbene, come abbiamo visto, i chatbot e gli assistenti virtuali possano offrire dei vantaggi dal loro utilizzo, vi è anche il caso che possibili interpretazioni errate dei task possano generare insoddisfazione negli utenti creando quindi da un punto di vista della curtomer relation uno svantaggio anziché un vantaggio. La dipendenza dagli algoritmi di NLP e di apprendimento automatico inoltre, fa sì che queste tecnologie possano, in alcuni casi, faticare a comprendere richieste complesse, in particolare quando si ha a che fare con un linguaggio colloquiale o con dialetti regionali. C’è poi un problema legato alla privacy: poiché i chatbot e gli assistenti virtuali spesso richiedono l’accesso a informazioni sensibili degli utenti, c’è il rischio che questi dati possano essere compromessi o utilizzati in modo improprio.
È indubbio comunque che chatbot e gli assistenti virtuali abbiano già rivoluzionato il modo in cui interagiamo online: automatizzando le attività di routine, fornendo esperienze personalizzate agli utenti e offrendo suggerimenti contestualmente rilevanti, queste tecnologie hanno trasformato la cosidetta customer journey. Anche se, come abbiamo visto, le sfide rimangono, il continuo sviluppo e il perfezionamento delle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e di apprendimento automatico promettono di risolvere molti di questi problemi, aprendo la strada a esperienze di chatbot e assistenti virtuali ancora più sofisticate e intuitive in futuro.
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Questa mattina, le Commissioni per le libertà civili (LIBE) e il mercato interno (IMCO) del Parlamento Europeo hanno votato a favore del progetto di legge che definisce un quadro basato sul rischio per regolare le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale, noto come EU AI Act.
Nella votazione di questa mattina le Commissioni hanno votato con 71 voti favorevoli, 8 contrari e 7 astensioni a favore del compromesso negoziato con gli Stati membri dell’UE a dicembre 2023.
L’EU AI Act, che stabilisce regole per gli sviluppatori di IA in base alla potenza dei loro modelli e allo scopo per il quale intendono applicare i sistemi di AI, comprende un elenco di usi vietati dell’Intelligenza Artificiale e regole per usi ad alto rischio come istruzione, sanità, lavoro oltre ad imporre requisiti di trasparenza e a definire regole chiare per l’utilizzo di strumenti come deepfake e chatbot basati sull’AI.
Questo importante passo verso la regolamentazione dell’AI in Europa mira a garantire che la tecnologia rispetti i diritti fondamentali e promuova l’innovazione, posizionando il vecchio continente come leader nel settore.
D’altra parte, la legislazione europea è vista come un punto di riferimento globale e si concentra sulla protezione dei diritti fondamentali, sulla promozione dell’innovazione e sulla gestione dei rischi associati all’utilizzo dell’AI. Una volta adottata, la legge avrà un impatto significativo su diversi settori, inclusi banche, automobili, prodotti elettronici, compagnie aeree, sicurezza e polizia, contribuendo a mitigare rischi come la disinformazione, la discriminazione e l’utilizzo non concordato e trasparente dei dati personali dei cittadini europei con algoritmi di profilazione e scoring sociale.
Il prossimo passaggio, come commentato da Eva Maydell, eurodeputata membro della Commissione per l’industria, la ricerca e l’energia, è il voto in plenaria da parte del Parlamento UE, dove ai deputati verrà chiesto di adottarlo formalmente, prima dell’approvazione finale da parte del Consiglio.
Migliaia di persone che utilizzano la metropolitana di Londra sono state sorvegliate da un software di Intelligenza Artificiale (AI) progettato per individuare comportamenti criminali o situazioni pericolose. È quanto riportato da una inchiesta di Wired secondo cui il software di riconoscimento automatico è stato combinato con le immagini delle telecamere a circuito chiuso per poter rilevare comportamenti aggressivi, l’eventuale presenza di persone armate all’interno della metro, passeggeri che saltano i tornelli per non pagare il biglietto o, in casi più estremi, eventuali cadute sui binari.
Dal 2022 fino alla fine del 2023, il Transport for London (TfL), la società che gestisce la metropolitana e i bus della città, ha testato 11 algoritmi per monitorare le persone che passano dalla stazione della metropolitana di Willesden Green, nel nord-ovest della città. Si tratta del primo test in cui sono state combinate le immagini video in tempo reale con tool di Intelligenza Artificiale per generare avvisi inviati al personale delle metropolitana addetto ai controlli. Durante la fase di test sono stati emessi più di 44.000 avvisi, di cui 19.000 consegnati al personale della stazione in tempo reale.
I documenti di cui Wired riferisce di essere in possesso dettagliano come TfL abbia utilizzato una vasta gamma di algoritmi di visione artificiale per monitorare il comportamento delle persone nella stazione, concentrandosi non solo su temi legati alla sicurezza, ma anche su possibili comportamenti criminali e antisociali.
Gli stessi documenti evidenzierebbero poi anche errori del sistema durante il test, come l’errata segnalazione dei bambini accompagnati dai genitori come evasori del biglietto.
Sempre secondo Wired, gli esperti in materia di privacy che hanno esaminato i documenti avrebbero messo in dubbio l’accuratezza degli algoritmi di riconoscimento degli oggetti e avvertito che sistemi di sorveglianza simili potrebbero facilmente essere ampliati in futuro per includere sistemi di riconoscimento facciale.
Anche se TfL non ha finora risposto alla richiesta di commenti da parte di Wired, sembrerebbe che il test abbia generato preoccupazioni riguardo alla governance e alla trasparenza nell’uso delle tecnologie di controllo, sorveglianza e di riconoscimento facciale supportate dall’AI, per le quali sarebbe necessario comunque un adeguato supporto normativo che sia in grado di stabilire i limiti entro i quali questi tool possono essere utilizzati.
Da questo punto di vista infatti è fondamentale bilanciare attentamente i rischi e i benefici dell’impiego dei tool di Intelligenza Artificiale nei sistemi di controllo e sorveglianza perché, se da un lato possono contribuire alla sicurezza dei cittadini prevenendo atti criminali o terroristici, dall’altro è imprescindibile garantire la tutela della privacy individuale e un uso etico dei dati dei cittadini.